当面对大规模数据集时，单个Elasticsearch索引的数据量若持续增长，可能导致分片容量过大，进而引发查询时内存不足、甚至整个集群崩溃的问题。为避免这种情况，我们可以采用滚动索引（Rollover Index）这一策略，结合索引别名（Index Aliases）的使用，将原本写入单一索引的数据自动分散到多个索引中，实现数据的有效管理和查询优化。下面通过示例详细阐述滚动索引的创建、使用及其工作原理。
创建初始索引与索引别名
首先，我们创建一个名为log1的索引，并为其分配一个索引别名logs-all，以便后续通过别名进行数据写入和查询。
PUT /log1
{"aliases": {"logs-all": {}}
}
接下来，我们向别名logs-all中写入两条示例数据，并确保数据即时可见（通过refresh=true参数）。
PUT logs-all/_doc/1?refresh
{"visittime": "10:00:00","keywords": "［世界杯］","rank": 18,"clicknum": 13,"id": 10001,"userid": "2982199073774412","key": "10001"
}PUT logs-all/_doc/2?refresh
{"visittime": "11:00:00","keywords": "［杯］","rank": 20,"clicknum": 12,"id": 1121,"userid": "298219d9073774412","key": "2"
}
配置滚动索引
为了启用滚动索引功能，我们需要为索引别名logs-all指定滚动索引规则。这里设定以下三个滚动条件：
- 最大年龄（
max_age）：索引创建至今不超过7天。 - 最大文档数（
max_docs）：索引中的文档数量不超过1条。 - 最大大小（
max_size）：索引主分片总大小不超过5GB。
当任意一个条件满足时，新数据将写入新索引log2。
POST /logs-all/_rollover/log2
{"conditions": {"max_age": "7d","max_docs": 1,"max_size": "5gb"}
}
上述配置意味着，只要索引数据量达到1条记录，或主分片总大小超过5GB，或创建索引的时间长度超过7天，Elasticsearch就会自动将新的数据写入新索引log2。
持续滚动与自动命名索引
随着数据不断增长，当log2的数据量达到阈值时，可以继续创建新的索引（如log3）并重复上述滚动过程。为了简化索引命名，我们可以采用具有递增序列的索引名，如log-000001。这样，当执行滚动操作时，Elasticsearch会自动根据前一个索引名递增尾数生成新索引名。
PUT /log-000001
{"aliases": {"logseries": {}}
}POST /logseries/_rollover
{"conditions": {"max_age": "7d","max_docs": 1,"max_size": "5gb"}
}
执行结果解读
执行滚动操作后，Elasticsearch将返回一个包含以下关键信息的响应：
{"acknowledged" : false,"shards_acknowledged" : false,"old_index" : "log-000001","new_index" : "log-000002","rolled_over" : false,"dry_run" : false,"conditions" : {"[max_size: 5gb]" : false,"[max_docs: 1]" : false,"[max_age: 7d]" : false}
}
acknowledged和shards_acknowledged表示操作是否被成功确认和分片是否已确认。old_index和new_index分别指当前正在使用的索引和即将切换到的新索引。rolled_over表示是否已完成滚动，此处为false，说明尚未触发滚动条件。dry_run说明本次是否为模拟执行，此处为false，表示实际执行了滚动检查。conditions列出了每个滚动条件及其当前状态，均为false表明当前索引尚未满足任何一个滚动条件。
总结来说，滚动索引结合索引别名的使用，为应对大规模数据集提供了有效解决方案。它允许我们将数据自动分散到多个索引中，根据预设条件动态创建新索引，确保数据规模可控，避免单个索引过大导致的性能问题。通过合理的滚动策略配置，我们可以轻松管理海量数据，同时保持Elasticsearch集群的稳定性和查询效率。
 单片机)
